Познакомьтесь с RAGs приложением Streamlit, которое позволяет создавать RAG-пайплайн из источника данных с использованием естественного языка.

Узнайте о приложении Streamlit RAG, которое позволяет создавать RAG-пайплайн из источников данных с использованием естественного языка.

GPTs выделяются в искусственном интеллекте в отношении задач обработки естественного языка. Тем не менее, создание и развертывание конвейеров, построенных с использованием GPT, может быть длительным и сложным процессом. Здесь на сцене появляются RAGs.

RAGs – это приложение, разработанное Streamlit, которое упрощает процесс создания и развертывания конвейеров GPT. Оно предлагает интуитивный интерфейс, который позволяет пользователям указывать свои задачи и желаемые параметры системы RAG. После генерации необходимого кода RAGs автоматически разворачивает конвейер.

Самое лучшее в том, что у RAG есть полностью новая версия RAGs v2. RAGs v2 представляет собой значительное обновление после ее первого запуска, предлагая более гибкий и удобный интерфейс для создания и настройки чат-ботов на основе GPT. Теперь пользователи могут легко создавать, сохранять и управлять несколькими конвейерами RAG, каждый из которых можно настроить с использованием разных наборов данных или системных подсказок. Кроме того, есть возможность удалить неиспользуемые конвейеры, улучшая общую удобность использования. Качество разработки улучшено с интеграцией инструментов статического анализа кода и системы непрерывной интеграции (CI). RAGs v2 также поддерживает широкий спектр больших языковых моделей (LLM) для создания и использования в каждом конвейере RAG. Кроме того, она имеет возможность загружать файлы или веб-страницы, дополнительно расширяя ее функциональность. Доступно подробное пошаговое видео для простой установки и использования этого продвинутого инструмента.

• Эта статья от Джонс Хопкинса подчеркивает роль науки о данных в ускорении вероятностного сопоставления каталогов для открытий в космическом пространстве в разные периоды времени и с использованием разных телескопов.
• Наблюдаемость данных Надежность в эпоху искусственного интеллекта
• Исследователи из Allen Institute for AI разработали SPECTER2 новую модель внедрения научных документов через двухэтапный процесс обучения на больших наборах данных.

Вот три основных раздела приложения:

• На главной странице осуществляется указание “строительного агента” для создания конвейера RAG.
• На странице RAG Config вы можете найти настройки RAG, созданные “строительным агентом”. В этой области с пользовательским интерфейсом можно свободно обновлять или изменять сгенерированные настройки.
• RAG agent создается с использованием стандартного интерфейса чат-бота; вы можете задавать ему вопросы на основе ваших данных.

Как использовать RAGs

Вот простые способы использования RAGs:

Запустите RAGs: Чтобы запустить RAGs, выполните следующую команду:

pip install rags

После установки RAGs вы можете выполнить следующую команду для создания конвейера RAG:

rags create-pipeline

Запустится приложение Streamlit, позволяющее выбрать задачу и желаемые спецификации системы RAG.

После завершения создания конвейера RAG выполните следующую команду для его развертывания:

rags deploy

С помощью этой команды вы можете развернуть конвейер RAG на веб-сервере. После запуска конвейера RAG вы можете использовать следующую команду для его обращения:

rags query

В заключение

RAGs – это мощная платформа для легкого создания и развертывания конвейеров на основе GPT. Каждый, кто заинтересован в решении задач обработки естественного языка с помощью GPT, найдет в нем ценный инструмент.